17
MSE), dan kesalahan persen mutlak rata-rata (Mean Absolute Percent Error –
MAPE).
1.
Deviasi Rata-Rata Absolut (Mean Absolute Deviation)
MAD merupakan ukuran pertama kesalahan peramalan keseluruhan
untuk sebuah model. Nilai ini dihitung dengan mengambil jumlah
nilai absolut dari tiap kesalahan peramalan dibagi dengan jumlah
periode data n. Rumus untuk menghitung MAD adalah sebagai
berikut :
n
|
peramalan
-
aktual
|
=
MAD
2.
Kesalahan Rata-Rata Kuardrat (Mean Square Error)
MSE merupakan cara kedua untuk mengukur kesalahan peramalan
keseluruhan. MSE merupakan rata-rata selisih kuardrat antara nilai
yang diramalkan dan yang diamati. Kekurangan penggunaan MSE
adalah bahwa ia cenderung menonjolkan deviasi yang besar karena
adanya pengkuadratan. Rumus untuk menghitung MSE adalah
sebagai berikut :
n
|2
peramalan
kesalahan
|
=
MSE
3.
Kesalahan persen Rata-Rata Absolut
(Mean Absolute Percentage
Error = MAPE)
 |